CARACTERÍSTICAS DO MASLACH BURNOUT INVENTORY-MBI QUANDO SUBMETIDO À ANÁLISE FATORIAL

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1 CARACTERÍSTICAS DO MASLACH BURNOUT INVENTORY-MBI QUANDO SUBMETIDO À ANÁLISE FATORIAL Alexandre L. Gonzaga 1 Gilberto Alves Barbosa 2 O ponto de partida de toda a discussão apresentada neste trabalho tem como referência o instrumento para se medir a síndrome de burnout decorrente do stress no ambiente de trabalho, discutido por Gonzaga (2003). Uma das aplicações dos estudos em burnout é classificar as variáveis identificadas no focus group para comparar o instrumento e desse modo criar um perfil da amostra. Adicionalmente, o survey, através da tabulação cruzada (crosstab), é interpretado assim como seus possíveis significados e ramificações. A interpretação é feita de acordo com os resultados obtidos na tabulação e a tabulação resulta do método utilizado. Durante o desenvolvimento do estudo que resultou na validação do MBI em língua portuguesa, percebeu-se que existem variadas opções de rotação ortogonal para se chegar aos fatores. O instrumento mais conhecido para estudar a síndrome de burnout é o Maslach Burnout Inventory, MBI, onde o burnout é concebido como uma síndrome com três diferentes, embora relacionados, aspectos. Maslach tem claramente uma visão multidimensional do burnout. Dos resultados dos estudos exploratórios, Maslach & Jackson desenvolveram uma escala de medida para o burnout, chamado Maslach Burnout Inventory MBI. Este instrumento foi usado para obter dados de diferentes amostras de trabalhadores e 1 Mestre em Administração de Empresas Professor na Universidade Anhanguera-Uniderp ² Mestre em Meio Ambiente e Desenvolvimento Regional Professor ANAEC. 2

2 foram obtidos três fatores principais de análise: exaustão emocional: refere-se ao sentimento de estar emocionalmente drenado pelo contato com outras pessoas; despersonalização: refere-se à resposta insensível de tratamento àquelas pessoas; segue a exaustão emocional e é evidenciada pela insensibilidade em relação aos clientes e colegas de trabalho. reduzida realização pessoal: refere-se ao declinante sentimento de ser bem-sucedido no trabalho com pessoas, (Sweeney & Summers, 2002). A hipotética relação entre os três componentes é que a exaustão emocional é uma resposta a estressores emocionais no trabalho e que, contudo é a primeira fase do burnout. O indivíduo pode tentar lidar com os estressores se afastando deles, desenvolvendo resposta despersonalizada às pessoas. Quando a despersonalização ocorre, o indivíduo tende a avaliar-se menos positivamente em termos de realização de um bom trabalho. Assim, a exaustão emocional deve ser um preditor da despersonalização, que o é do nível de realização pessoal. (Maslach & Jackson, 1982). A interpretação dos resultados obtidos numa amostra significativa, propostos pelos autores do instrumento, é baseada na tabela a seguir: Tabela 1 escores para cada Sub-escala do Burnout RANGE DOS ESCORES INDICANDO O NÍVEL DE BURNOUT POR SUB-ESCALA BAIXO MODERADO ALTO Exaustão Emocional Despersonalização Realização Pessoal Fonte: Illinois Periodicals Online, 2002

3 No agrupamento efetuado por Maslach os procedimentos para obtenção de resultados foram efetuados a priori como pode ser observado na tabela acima, pontuações acima de 26 na primeira dimensão (Emotional Exhaustion), acima de 12 na segunda dimensão (Depersonalization) e abaixo de 38 na terceira dimensão (Personal Accomplishment) definem a síndrome. O instrumento instrui o respondente a selecionar a opção que melhor exprime como se sente, numa escala de Likert que de 0= nunca a 6= todos os dias. Uma matriz foi padronizada pelos autores para ser alimentada na planilha EXCEL onde as respostas dos indivíduos são digitadas. Assim então é possível analisar as respostas e cruzar os dados com dados demográficos a fim de refinar a qualidade dos resultados. Pelo método de análise de Maslach, as dimensões visíveis são apenas 3 e os resultados não vão além de se determinar um percentual de funcionários que estariam sob risco de adquirirem a síndrome de burnout. Como a terceira escala é composta por questões de caráter positivo, portanto com sentido vetorial inverso, as pontuações deste agrupamento foram invertidas no nosso estudo para equiparação com os dois agrupamentos anteriores, sem prejuízo da inteligibilidade. Não são consideradas diferenças culturais para comparação dos resultados. Nesse sentido, Maslach & Jackson usam um índice independente, que não se relativiza de acordo com o país em que é aplicado. Assim, para saber se o instrumento mediria adequadamente a propensão ao burnout numa amostra de outro país que não aquele em que foi aplicado inicialmente, propôs-se a validação do instrumento em língua portuguesa. Além da tradução, aplicou-se o instrumento como survey a uma amostra significativa e o submetemo-lo a análise fatorial. Um dos mais poderosos métodos para reduzir a complexidade de variáveis à maior simplicidade é a análise fatorial (KERLINGER, 1999). É um método analítico para determinar o número e natureza de variáveis subjacentes a um grande número de variáveis (idem 1999, p. 203). A análise apresentada neste estudo teve como objetivo a identificação da estrutura fatorial das respostas

4 colhidas numa amostra para comparação com a estrutura fatorial descrita nos estudo de Barnet et al. (1999), Maslach et al. (1986) e Gil-Monte (2002). O instrumento foi analisado segundo o método de Análise Funcional de intercorrelações matriz rotada de correlações chamado Equamax com normalização de Kaiser. Esse método foi escolhido porque o número de variáveis obtido terá carga fatorial maior e o número de fatores será minimizado, isto é, a reunião de proposições segundo a mesma tendência de correlação estatística para se fazer julgamentos de aspectos que têm a mesma relevância frente ao conjunto de assertivas. Com essa análise pode-se separar e agregar elementos muitas vezes indistintos, obtendo uma visão integral das concepções prévias dos respondentes. Foram também realizados testes para confirmar se o método de análise fatorial seria adequado ou não, para não usá-lo apenas por simples sugestão. O teste Kolmogorov-Smirnov verifica se os dados se comportam como uma distribuição normal, também chamada distribuição de Gauss, ou seja, avalia-se a aderência dos dados àquele tipo de distribuição. O resultado mostrou que o valor da significância (p) para todas as variáveis é menor que 0,0001 (p< 0,0001) de acordo com os testes de distribuição normal, distribuição uniforme e distribuição exponencial. Estes resultados indicam que os dados da amostra não podem ser considerados normais e assim dever-se-ia tratá-los com métodos não-paramétricos (SPSS, 1999). Entretanto, no teste Poisson a significância permaneceu abaixo de 0,0001 somente em três variáveis, nestas condições os testes complementares de Kaiser-Mayer-Olkin (KMO) e o teste de esfericidade de Bartlett, para determinar se o método de análise fatorial pode ou não ser utilizado, são indicados (COOPER et. al. 2003). O teste KMO indica a medida de adequação dos dados, é um teste que examina o ajuste dos dados tomando todas as variáveis simultaneamente. Se as correlações parciais forem pequenas, o KMO terá valor próximo a 1 e indicará a perfeita adequação dos dados para a análise fatorial (PEREIRA, 2001). O teste de esfericidade de Bartlett, indicado para ser efetuado previamente à análise fatorial nesta situação, tem o objetivo de testar a correlação entre as

5 variáveis. É testada a hipótese de que a matriz de correlação seja uma matriz identidade (diagonal igual a um (1) e todas as outras medidas igual a zero). Em outras palavras, testar se não há correlação entre as variáveis. Estes testes indicam finalmente o grau de suscetibilidade ou ajuste dos dados à análise fatorial, e adicionalmente, o nível de confiança que se pode esperar dos dados quando efetuada a referida análise multivariada (HAIR et al, 1998) Tabela 2: testes KMO e Bartlett KAISER-MEYER-OLKIN MEASURE OF SAMPLING ADEQUACY.,865 Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 1582,108 Df 231 Sig.,000 Fonte: Relatório do SPSS Na tabela acima se pode de observar também o resultado do Chi-quadrado (χ 2 ), que pode ser usado para avaliar a relação entre duas variáveis qualitativas. Este teste é um teste não paramétrico, que é muito útil, pois não precisa da suposição de normalidade das variáveis para analisar o grau de associação entre as duas variáveis, porém este teste é menos poderoso que o teste paramétrico. O teste chi-quadrado não permite concluir como se dá a relação entre as variáveis, uma vez que ele testa apenas a hipótese geral de que duas variáveis são independentes Apoiado nos resultados do teste geral de adequação da amostra, KMO = 0,865 (valores na casa dos 0,80 indicam boa adequação dos dados à análise fatorial, segundo Pereira, 2001), e no resultado do teste de esfericidade de Bartlett (Chiquadrado = 1582,108) e significância (sig. < 0,0001) se procedeu a análise de componente principal e confirmador de fatores com iterações e rotação equamax. Utilizou-se o software SPSS (Statistical Package for the Social Sciences) Versão 10.0 para efetuar todos os testes descritos. Abaixo pode-se observar a tabela gerada a partir da análise fatorial rotada pelo método Equamax e normalização de Kaiser. Tabela 3 Matriz Rotada dos Componentes Componentes

6 2- consumido, drenado, esgotado, fatigado, trabalhando demais, baterias no final, frustrado 5- trato impessoal, desgastante, estressado, exaurido -, animado, realização no trabalho, influência positiva, boa atmosfera com clientes, trato eficaz, mantendo a calma, entender o cliente, interesse pelo cliente -, insensível com pessoas, endurecimento emocional, clientes culpam-no,510 Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Equamax with Kaiser Normalization. A Rotation converged in 8 iterations. A rotação ortogonal com método Equamax possibilita a redução de fatores, entretanto não se determinou previamente o número de fatores, opção que pode ser utilizada no software. Buscou-se uma seleção de cargas fatoriais mais significativas, assim, escolheu-se o valores acima de 0,500 para o corte das cargas fatoriais, salienta-se que a literatura sugere cortes acima de 0,300 (KERLINGER, 1980). Pode-se notar que o instrumento é forte para medir stress, visto que foi o fator mais forte e que agrupou o maior número de assertivas, mas não foram agrupadas todas as assertivas previstas pelos autores do instrumento. A distribuição inicialmente prevista por Maslach (MASLACH & JACKSON, 1986), não se repetiu, a análise fatorial mostrou a existência de cinco (5) fatores, sendo o primeiro deles o stress, explicando 29,26% dos dados obtidos na amostra. A variância explicada é a medida da capacidade que um Fator tem de representar a variação total das variáveis originais e é dado como uma proporção. Cada variável tem com cada Fator uma correlação que mede a força com que esta variável está ligada a este Fator. A esta medida dá-se o nome de Carga Fatorial. A análise de

7 variância permite concluir acerca da igualdade das médias de cada fator através da comparação da variação entre amostras e a variação residual. Neste estudo, os sujeitos são agrupados pela variância de suas respostas assim construindo os fatores de análise. Tabela 4: total de variâncias explicadas INITIAL EIGENVALUES ROTATION SUMS OF SQUARED LOADINGS Component Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative % 1 6,445 29,295 29,295 3,966 18,029 18, ,584 11,744 41,039 2,512 11,418 29, ,519 6,905 47,944 2,352 10,693 40, ,403 6,378 54,323 2,163 9,832 49, ,124 5,110 59,432 2,081 9,460 59,432 6,958 4,355 63,787 7,889 4,040 67,826 Fonte: relatório do SPSS Pode-se notar que há um sexto fator que poderia ser considerado, todavia pelo critério de Kaiser, são aceitos apenas os fatores cujos eigenvalues são maiores que um (e>1). A confiabilidade do instrumento foi medida através do teste alfa de Cronbach, é a medida do quadrado da correlação entre o escore observado e o escore real. Inicialmente interpretamos a consistência interna por meio deste coeficiente onde obtivemos resultados satisfatórios. O valor de alfa de Cronbach foi acima de 0,80 e está dentro dos valores aceitáveis segundo sugestões de Nunnaly (1978) e Neto et al (2001). O valor de alfa de Cronbach dos itens mostra que não é necessário eliminar nenhum item uma vez que não ocorrerá melhora do valor de alfa obtido (0,8014). O valor obtido supera os valores mínimos descritos por Nunnaly (1978). Segundo Neto et. al. (2001) o teste de confiabilidade é imperativo e mede o desempenho de um instrumento em uma dada população evitando o agrupamento de questões aparentemente relevantes. Ainda segundo Freitas et ali. (2000) a validade e a confiabilidade são requisitos essenciais para a medição do instrumento.

8 Tabela 5 Coeficiente de confiabilidade do instrumento total e por fator coeficiente de confiabilidade do instrumento: Item alpha padronizado =,8019 Alpha =,8014 Confiabilidade do Fator 1 Alpha =,8995 item alpha padronizado =,9003 Confiabilidade do Fator 2 Alpha =,7192 item alpha padronizado =,7315 Confiabilidade do Fator 3 Alpha =,6334 item alpha padronizado =,6413 Confiabilidade do Fator 4 Alpha =,7272 item alpha padronizado =,7317 Confiabilidade do Fator 5 Alpha =,5852 item alpha padronizado =,5857 Fonte: relatório do SPSS Considerando-se que há apenas dois fatores com coeficientes alfa de Cronbach com valores inferiores a 0,7, (fatores 3 e 5, respectivamente com coeficientes de 0,6334 e 0,5852), pode-se aceitar que a consistência interna dos dados obtidos com o uso do MBI como instrumento de pesquisa como confiável e satisfatória. Em face ao exposto neste estudo, pode-se concluir que o MBI é um instrumento confiável para medir o que o autor deste se propõe. Contudo percebeu-se que existem outras dimensões a serem analisadas e que podem passar despercebidas caso o pesquisador que faz uso deste instrumento desconheça técnicas de análise estatística consistentes. Assim, esperamos ter colaborado um pouco para a compreensão. Referências Bibliográficas BABBIE, Earl. Métodos de pesquisa de survey. Belo Horizonte: Ed. UFMG, COOPER, D. R.; SCHINDLER. P. S. Métodos de Pesquisa em Administração. Trad.: Rocha, L. O. 7ª ed. Porto Alegre: Bookman, 2003.

9 CRONBACH, Lee J. Fundamentos da testagem psicológica. 5 ª ed. Porto Alegre: Artes médicas, 1996 GIL-MONTE, Pedro R. Validez Factorial de la Adaptación al Español del Maslach Burnout Inventory-General Survey. Mexico, Salud Publica: Disponível em Acessado em 25.jul GRAJALES, Tevni. Estudio de la validez factorial del Maslach Burnout Inventory versión Española en una población de profesionales mexicanos. Línea de Investigación: Instrumentos de medición. Enero-Mayo del año Pgs. HAIR, J. F. et al. Multivariate data analysis. Fifth Edition. New jersey: Prentice Hall, KERLINGER, F. N. Metodologia da Pesquisa em Ciências Sociais: Um Tratamento Conceitual. São Paulo: EPU LIMONGI FRANÇA, Ana Cristina; RODRIGUES, Avelino Luiz. Stress e Trabalho: uma abordagem psicossomática. 2. ed. São Paulo: Atlas, MARTIN, James. Cybercorp the new business revolution. New York. Amacon, MASLACH, Christina. JACKSON, Susan E. Maslach Burnout Inventory. (research manual, second edition). Consulting Psychologist Press: Palo Alto, MASLACH, Christina & Leiter, Michael P. The Truth about burnout: how organizations cause personal stress and what to do it. California : Jossey-Bass

10 Publishers, Trabalho: Fonte de prazer ou desgaste? Guia para vencer o estresse na empresa. Tradução Mônica S. Martins. Campinas, SP: Papirus, MOORE, Jo Ellen. A Causal Attribution Approach to Work Exhaustion: the Relationship of Causal Locus, Controllability, and Stability to Job Related Attitudes and Turnover Intention of the Work Exhausted Employee. Management Department, Indiana University, Disponível em Acessado em MOORE, James S. TURNIPSEED, David. The Emotional Exhaustion an Stress of Health Care Professionals: An Exploratory Study. Management Department, Indiana University, Disponível em Acessado em MOREIRA, Daniel Augusto. SILVA, Reinaldo O.;. Escalas de atitude: um exemplo de depuração inicial de itens através de análise fatorial. In: ENCONTRO DE PESQUISA E PÓS-GRADUAÇÃO EM ADMINISTRAÇÃO, 1, 2001, São Paulo. São Paulo, FECAP, CD-ROM. NUNNALY, J.C. Psychometric theory. New York: McGraw-Hill, PÉREZ-JÁUREGUI, María Isabel. EL "SINDROME DE BURN OUT" ("quemarse" en el trabajo) EN LOS PROFESIONALES DE LA SALUD, Buenos Aires, Universidad Libros, 2000.

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